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斯坦福大學(xué)“急了”

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出品|虎嗅科技組

作者|余楊

編輯|苗正卿

頭圖|視覺中國


6月4日消息,斯坦福大學(xué)AI團隊反過來學(xué)習(xí)國內(nèi)AI明星公司面壁智能的開源成果MiniCPM模型,激起了HuggingFace社區(qū)網(wǎng)友的廣泛討論,話題主要集中在:斯坦福大學(xué)AI團隊涉嫌抄襲。


這并不是中國的大模型第一次在國外被抄襲。 但此次事涉斯坦福大學(xué)這樣的知名機構(gòu),在引發(fā)關(guān)注的同時,也暴露出AI領(lǐng)域知識產(chǎn)權(quán)保護和學(xué)術(shù)誠信問題。


更值得深思的是, 為何MiniCPM模型吸引了斯坦福的眼球?這是否意味著國內(nèi)大模型“出圈”了?


此次事件開始于斯坦福團隊聲稱 以不到500美元( 約等于人民幣3650元 )的成本就能訓(xùn)練出一個性能超越GPT-4V的SOTA多模態(tài)大模型。 這一聲明迅速吸引了廣泛關(guān)注,但不久后,社區(qū)內(nèi)開始出現(xiàn)對Llama3-V的質(zhì)疑聲,指責(zé)其抄襲了面壁智能的MiniCPM-Llama3-V 2.5。


網(wǎng)友Magic Yang發(fā)現(xiàn)Llama3-V項目中有大量與MiniCPM-Llama3-V 2.5雷同的內(nèi)容,包括模型結(jié)構(gòu)和配置文件高度相似,只是變量名不同。


除了社區(qū)網(wǎng)友列出的證據(jù)外,經(jīng)面壁智能團隊核實, Llama3-V不但能夠與MiniCPM一樣識別出“清華簡”戰(zhàn)國古文字,并且兩個模型連做錯的樣例都一模一樣。 而這項成果來自面壁智能團隊對浩如煙海的清華簡逐字掃描,再一個一個地進行數(shù)據(jù)標注,經(jīng)歷了數(shù)個月的努力,才融合進模型中的,這進一步證實了Llama3-V模型的抄襲行為。

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MiniCPM模型到底有什么魔力?


今年2月,面壁智能發(fā)布了20億參數(shù)的開源端側(cè)模型MiniCPM,在多個主流評測榜單中,該模型中英文分均超過Mistral-7B開源模型,甚至優(yōu)于Llama 2-13B。

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這個名為MiniCPM的開源模型的價值增長點在哪?

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3月31日,虎嗅科技組主辦的“2024 AI內(nèi)參會”上,邀請到了面壁智能CTO曾國洋,極客邦科技副總裁、TGO鯤鵬會總經(jīng)理楊攀做客。與會者就曾對開源模型的價值提出疑問,即相比其他增量模型,這個模型有什么優(yōu)勢呢?

在內(nèi)參會上,曾國洋給出的答案是這樣:它是一個“更高效的模型”,就是在有限的資源內(nèi)去把模型做得更好。


“如果簡單地將模型參數(shù)規(guī)模做大的話,它確實會隨著scaling law出現(xiàn)效果的提升,但它單一維度的提升是低效的。我們在研究出一個更優(yōu)化的方法之后,其實是可以隨著參數(shù)擴大,讓模型爆發(fā)出一種更明顯地增長。”曾國洋說。


也就是說,研發(fā)人員可以通過它在固定資源預(yù)算中,如額定的GPU數(shù)量、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量或是訓(xùn)練時長下,匹配模型的最佳大小,且無需經(jīng)歷昂貴的試錯。 這無疑從很大程度上提高了研發(fā)效率,我們猜測,這或許就是開源模型Llama3-V反被抄襲的原因所在。

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對此事,面壁智能CEO李大海表示遺憾,并呼吁共建開放、合作、有信任的社區(qū)環(huán)境。

目前,Llama3-V模型已從Hugging Face等開源平臺上下架。 在社交媒體上,Llama3-V團隊的兩位作者森德哈斯·沙瑪(Siddharth Sharma)和阿克沙·加格(Aksh Garg)正式向MiniCPM團隊道歉。

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斯坦福大學(xué)是世界頂尖的學(xué)術(shù)機構(gòu)之一,此次事件使其聲譽面臨拷問,尤其是在AI研究領(lǐng)域,未來的學(xué)術(shù)成果的審查想必會更加嚴格。


相應(yīng)地,面壁智能因禍得福,在國際關(guān)注度陡增的背景下,其商業(yè)價值也在聚光燈下無限放大,也就意味著更多合作伙伴和投資者。而AI領(lǐng)域的知識產(chǎn)權(quán)保護和學(xué)術(shù)誠信問題則任重道遠。


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